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Uma introdução às variáveis nominais: Compreensão dos tipos de dados
A análise de dados envolve a interpretação de dados para produzir resultados confiáveis e consistentes. Para esse processo, a medição precisa dos dados é crucial, pois influencia a escolha dos métodos estatísticos e os insights derivados, que apoiam a tomada de decisões estratégicas e a inovação.
Diferentes tipos de dados exigem métodos específicos de coleta e análise, e compreender as características dos dados é essencial para explorar distribuições, tendências e relacionamentos. Os dados são categorizados em quatro tipos: variáveis nominais, ordinais, de intervalo e de proporção.
Este artigo apresenta as variáveis nominais, abordando a definição de variáveis nominais, níveis de medição de dados, tipos de variáveis nominais, métodos de análise de variáveis nominais e exemplos de variáveis nominais na análise estatística.
O que são variáveis nominais?
A variável nominal é um tipo de dado categórico que não possui nenhum valor quantitativo nem ordenação ou hierarquia inerente. As categorias de variáveis nominais são mutuamente exclusivas e podem ser identificadas como rótulos únicos. Esse tipo de dados é usado principalmente em análises estatísticas com o objetivo de fornecer agrupamento e classificação.
Em termos simples, uma variável nominal é um tipo de dado usado para rotular ou categorizar coisas sem atribuir nenhum valor numérico ou ordem. Por exemplo, se você estiver vendo uma lista de frutas diferentes (como maçãs, laranjas e bananas), cada fruta é uma categoria e não há classificação ou valor atribuído a elas.
Os dados nominais são coletados por meio de pesquisas, questionários, observações ou formulários e registros existentes. As perguntas geralmente são de múltipla escolha, sim/não, fechadas ou abertas.
Exemplos de variáveis nominais
Abaixo, incluímos alguns exemplos de como as variáveis nominais são coletadas:
Pergunta de múltipla escolha
Qual marca de carro você prefere?
a) Toyota
b) BMW
c) Ford
d) Tesla
e)Honda
Perguntas Sim/Não
Você tem carteira de motorista?
Perguntas fechadas
Você recomendaria a marca do seu carro atual para outras pessoas?
a) Extremamente provável
b) Provável
c) Neutro
d) Improvável
e) Extremamente improvável
Perguntas abertas
Quais são os melhores recursos do seu carro?
Como visto acima, as respostas aos vários tipos de perguntas estarão na forma de palavras ou rótulos. Analisar esses dados pode ser um desafio ao coletar respostas de uma grande amostra de indivíduos. No entanto, suas aplicações se estendem por diversos domínios, permitindo que pesquisadores e partes interessadas tomem decisões direcionadas.
Níveis de medição de variáveis
A análise de dados pode incluir dois tipos de abordagens:
Análise de dados quantitativos
A análise de dados quantitativos envolve o exame de dados de natureza numérica e tangível. Esse tipo de dados pode ser analisado usando métodos matemáticos e visualizações simples. Por exemplo, a obtenção de leituras de temperatura durante uma semana se enquadra na análise de dados quantitativos.
Análise de dados qualitativos
A análise de dados qualitativos concentra-se em dados expressos como rótulos e descrições de características. Nessa abordagem, os padrões e as relações entre as variáveis de dados são analisados para que você obtenha percepções significativas. Por exemplo, analisar o comportamento de compra do cliente em um mês é um exemplo de análise de dados qualitativos.
Nominal e ordinal são classificados como dados qualitativos, enquanto intervalo e proporção são classificados como dados quantitativos. O nominal fornece o menor nível de detalhes, enquanto o intervalo e a proporção fornecem o maior nível de detalhes.
Outros tipos de variáveis
Vamos dar uma breve olhada nas características dos outros tipos de dados.
Variáveis ordinais
Esses são dados qualitativos descritivos que incluem alguma ordenação entre rótulos. A principal diferença entre os dados nominais e ordinais é a presença de hierarquia, o que torna os dados ordinais mais fáceis de interpretar.
Exemplos:
- O nível de renda pode ser baixo, moderado e alto, com o entendimento de que baixo<moderado<alto.
- O feedback do cliente pode ser excelente, bom, satisfatório ou ruim, com uma ordem incremental de ruim = 1 a excelente = 4.
Variáveis de intervalo
Os dados de intervalo são quantificáveis com intervalos iguais entre os pontos de dados.
Uma característica importante é a ausência de um ponto zero verdadeiro, o que implica que o zero é tratado como um ponto de referência válido.
Exemplos:
- A medição de temperatura registrada como 0C é uma temperatura real, que pode estar no meio de uma escala, pois as temperaturas podem cair para valores negativos.
- A diferença entre quaisquer duas pontuações de testes acadêmicos é significativa, mas o valor zero não implica falta de habilidade acadêmica.
Variáveis de proporção
Os dados de proporção são semelhantes aos dados de intervalo em termos de distância igual entre os valores. No entanto, ele difere devido ao fato de que o valor zero é considerado absoluto, abaixo do qual nenhuma medição significativa pode ser obtida. Devido à ausência de valores negativos, os dados de proporção são mais adequados para operações matemáticas (adição, subtração, divisão e multiplicação) e análises estatísticas precisas.
Exemplos:
- A idade de um indivíduo, que não pode ser zero.
- A renda é medida como um valor de índice e a renda zero representa a ausência de ganhos. As proporções entre a renda de dois indivíduos também podem ser significativas (a renda de um é o dobro da renda do outro)
Abaixo está uma tabela que resume os quatro tipos de variáveis de dados:
Nominal |
Ordinal |
Interval |
Proporção |
|
Classificados |
🗸 |
🗸 |
🗸 |
🗸 |
Pedidos |
🗸 |
🗸 |
🗸 |
|
Intervalos uniformes |
🗸 |
🗸 |
||
Valor zero verdadeiro |
🗸 |
Diferentes tipos de variáveis nominais
As variáveis nominais são ainda classificadas nos seguintes tipos:
Variáveis binárias
As variáveis binárias normalmente têm apenas duas categorias possíveis, o que implica que o resultado ou a resposta pode ser de apenas um tipo.
Exemplo |
Resposta |
Você tem carteira de motorista? |
Sim/não |
Resultado de uma investigação médica de uma doença |
Positivo/negativo |
Variáveis de múltiplas categorias
Essas variáveis podem ter mais de duas categorias. Não existe uma ordem fixa entre as categorias e cada tipo tem a mesma probabilidade de ocorrência.
Exemplo |
Resposta |
Selecione sua etnia |
Britânico, asiático, africano, americano |
Especifique seu estado civil |
Casado, solteiro, divorciado, viúvo |
Variáveis nominais ordenadas
Representa um tipo de variável nominal com categorias que têm uma ordem de classificação. No entanto, a diferença entre as categorias pode não ser uniforme ou medida com precisão.
Exemplo |
Resposta |
Você recomendaria nosso produto a outras pessoas? |
Extremamente provável, provável, nem provável nem improvável, improvável, extremamente improvável (Extremamente provável poderia ter a pontuação mais alta, enquanto improvável teria a mais baixa) |
Qual é o seu nível mais alto de qualificação? |
Menos que o ensino médio, ensino médio, bacharelado, mestrado, doutorado (Aqui, menos do que o ensino médio poderia ter a classificação mais baixa, enquanto um diploma de doutorado teria a classificação mais alta) |
Variáveis nominais não ordenadas
Essas variáveis representam categorias sem nenhuma ordem ou hierarquia inerente. Cada tipo tem o mesmo peso e não existe uma sequência específica.
Exemplo |
Resposta |
Selecione a forma de pagamento de sua preferência |
Dinheiro, cartão de crédito, cartão de débito, transferência bancária on-line, PayPal |
Como você ficou sabendo dessa oportunidade de emprego? |
LinkedIn, Indeed, site da empresa, agência de recrutamento, outros |
Esses exemplos dão uma compreensão clara do tipo de variáveis nominais.
Uma análise detalhada de dados categóricos pode ser feita usando várias funções de biblioteca disponíveis no Python.
Formas de analisar variáveis nominais
O tipo de técnicas de investigação de dados empregadas depende do problema de pesquisa, da qualidade dos dados, do tamanho do conjunto de dados e de vários outros fatores.
Alguns métodos estatísticos de análise de variáveis nominais estão listados abaixo:
Distribuição de frequência
A distribuição de frequência envolve a identificação de várias categorias e o cálculo do número de ocorrências em cada categoria. Essa contagem de frequência pode ser usada para entender as tendências e os padrões dos dados.
Tendência central
A tendência central calcula a moda, que identifica a categoria de maior ocorrência no conjunto de dados. Esse valor pode destacar a opção mais preferida ou pode ser usado para revelar diferenças ou semelhanças na distribuição de categorias.
Teste de qui-quadrado
Os testes de qui-quadrado são testes estatísticos que determinam a associação entre duas variáveis categóricas. A frequência observada das categorias é calculada e comparada com a frequência esperada das categorias obtidas sob a suposição de independência.
Análise da tabela de contingência
Esse é um método de tabulação cruzada para construir uma tabela com variáveis que representam linhas e colunas. Para cada combinação de categorias, é obtida uma contagem de frequência da ocorrência que destaca a relação entre as duas categorias. Você pode saber mais em nosso curso, Análise de contingência usando o R.
Gráficos de visualização
Os gráficos de barras e de pizza são altamente eficazes na comunicação da distribuição de dados nominais de forma visualmente atraente. Confira nossa folha de dicas de visualização de dados para saber mais.
Esses métodos podem ser implementados com o aprendizado de abordagens detalhadas de estatística para análise de dados.
Ferramentas para análise de variáveis nominais
Ao analisar variáveis nominais, várias ferramentas e bibliotecas poderosas do Python podem ajudar na manipulação de dados, visualização e análise estatística:
- Pandas: Ideal para o manuseio e a manipulação de conjuntos de dados. Use
groupby()
evalue_counts()
para resumir e analisar dados categóricos. - NumPy: Fornece operações fundamentais de matriz e funções matemáticas para dar suporte à análise de dados.
- Matplotlib: Útil para criar gráficos de barras e gráficos de pizza para visualizar a distribuição de variáveis nominais.
- Seaborn: Aprimora a visualização de dados com interfaces de alto nível, facilitando a criação de gráficos informativos de contagem e gráficos categóricos.
- SciPy: Oferece funções estatísticas como
chi2_contingency(
) para realizar testes de qui-quadrado e avaliar as relações entre variáveis categóricas. - Modelos de estatísticas: Facilita a modelagem estatística detalhada e o teste de hipóteses, útil para analisar relações em dados categóricos.
- Scikit-learn: Contém ferramentas para pré-processamento de dados, como
LabelEncoder()
, e para a realização de análises de machine learning em dados categóricos.
Exemplos de variáveis nominais usadas na análise estatística
Os dados nominais são amplamente utilizados em pesquisas e negócios para descobrir relacionamentos e padrões úteis a partir da quantidade colossal de dados gerados rapidamente.
Alguns exemplos úteis de variáveis nominais usadas em estatística são discutidos a seguir:
Pesquisas demográficas
Os dados nominais coletados por meio de formulários de pesquisa são muito úteis para entender a composição da população. Ao agrupar indivíduos com base nessas categorias definidas, é possível identificar diferentes necessidades e preferências que podem ajudar em estratégias de marketing eficazes para o lançamento de novos produtos.
Exemplo |
Opções |
Faixa etária |
menores de 18 anos, 18-24, 25-34, 35-44, 45-54, 55-64, 65 e acima |
Modo preferido de receber informações de marketing |
e-mail, chamada telefônica, sms, anúncios promocionais |
Gênero |
homem, mulher, não binário, prefiro não dizer |
Níveis de renda |
abaixo de £35.000, £35.000- £54.999,£55.000- £74.999 acima de £75.000 |
Técnica de análise de dados relevantes: Teste de qui-quadrado
O teste Qui-Quadrado pode ser usado para determinar se há uma associação significativa entre duas variáveis categóricas.
Compreensão do feedback do cliente
As variáveis nominais podem ajudar as empresas a identificar os principais problemas relacionados à satisfação do cliente e a promover melhorias nos serviços prestados.
Com base nas diferentes categorias de dados, é possível estabelecer uma comunicação eficaz por meio de conteúdo personalizado compartilhado especificamente para grupos de clientes.
Essa pesquisa qualitativa com os clientes é uma ferramenta eficaz para monitorar as tendências, os padrões e as preferências em relação a produtos e serviços, melhorando assim o relacionamento com os clientes.
Exemplo |
Opções |
Avaliar a satisfação de usar o produto |
excelente, muito bom, bom, médio, ruim |
Usabilidade |
muito fácil, um pouco fácil, neutro, um pouco difícil, muito difícil |
Recomendar o produto a um amigo |
muito provável, provável, neutro, improvável, muito improvável |
Técnica de análise de dados relevantes: Análise de sentimento
A análise de sentimento ajuda a categorizar o feedback textual em vários sentimentos, como positivo, negativo ou neutro.
Avaliação de um negócio
A métrica de desempenho pode ser categorizada com base na categoria do produto, na região e nos períodos de tempo para fornecer uma abordagem estruturada para analisar o desempenho dos negócios em relação aos concorrentes ou aos benchmarks do setor. A alocação de recursos com base em dados nominais ajuda as empresas a investir efetivamente em áreas de alto retorno ou chama a atenção para setores com baixo desempenho.
Exemplo |
Opções |
Classificação das margens de lucro |
muito baixo, baixo, médio, alto, muito alto |
Preferências para alocação de recursos |
vendas, marketing, pesquisa, operações, atendimento ao cliente, RH |
Selecione o crescimento da receita |
superou as expectativas, atendeu às expectativas, abaixo das expectativas |
Técnica de análise de dados relevantes: ANOVA (Análise de Variância)
A ANOVA pode ser usada para comparar as médias de três ou mais grupos com base em variáveis nominais.
Gerenciamento de recursos humanos
Os dados podem ser analisados para prever as necessidades futuras da força de trabalho com base no crescimento dos negócios e identificar os modelos de recrutamento mais eficazes.
O desempenho dos funcionários pode ser avaliado para recompensar os que têm melhor desempenho, bem como para oferecer treinamento adicional aos que têm desempenho inferior.
A análise de talentos também depende muito dos dados para identificar funções críticas que precisam ser preenchidas.
Exemplo |
Opções |
Tipos de benefícios para funcionários |
seguro-saúde, planos de aposentadoria, bônus |
O quanto você acha que o ambiente de trabalho é inclusivo? |
muito inclusivo, parcialmente inclusivo, não muito inclusivo, não inclusivo de forma alguma |
Técnica de análise de dados relevantes: Regressão logística
A regressão logística pode ser usada para modelar a relação entre uma variável dependente binária e uma ou mais variáveis independentes nominais.
Pesquisa médica
As variáveis nominais são usadas em pesquisas médicas para ajudar a identificar fatores relacionados à ocorrência de uma doença, analisar informações de pacientes e estudar o sistema geral de saúde com o objetivo de melhorar as práticas existentes ou oferecer novas instalações de tratamento.
Os dados dos sistemas de saúde podem ser categorizados com base nos detalhes do paciente, nas informações sobre a doença, nos métodos de diagnóstico, nos tratamentos e nos resultados.
Exemplo |
Opções |
Categorizar os pacientes com base no seguro de saúde |
seguro patrocinado pelo empregador, plano de saúde individual, medicare, medi-aid, outros |
Classificação da doença com base nos sintomas |
febre, resfriado, coriza, dor de cabeça, fadiga, diarreia |
Avaliar se os prestadores de serviços de saúde forneceram cuidados adequados aos pacientes |
sempre, às vezes, raramente, nunca |
Técnica de análise de dados relevantes: Análise de tabela cruzada
A análise de tabela cruzada é usada para examinar as relações entre os dados que são categóricos.
Comece a usar a análise de dados
As variáveis nominais são altamente significativas em quase todos os tipos de aplicativos orientados por dados relacionados a operações comerciais, marketing, pesquisa médica e muitos outros.
Este artigo oferece uma compreensão geral das variáveis nominais, suas características, tipos e exemplos de uso em diferentes áreas de implementação. Cada tipo oferece percepções diferentes que determinam os métodos estatísticos apropriados a serem empregados.
Em seguida, seria ideal que você aprendesse mais sobre estatística e seus usos no mundo real por meio de estudos de caso e projetos fornecidos pelo curso de Introdução à Estatística. O curso pode equipar você com as habilidades necessárias para analisar grandes conjuntos de dados e tirar conclusões úteis.
Perguntas frequentes
Como as variáveis nominais são diferentes de outros tipos de dados?
Uma variável nominal é um tipo de dado categórico que não possui nenhum valor quantitativo nem ordenação ou hierarquia inerente. As categorias de variáveis nominais são mutuamente exclusivas e podem ser identificadas como rótulos únicos.
Quais são os diferentes métodos de coleta de dados nominais?
Os dados nominais são coletados por meio de pesquisas, questionários, observações ou formulários e registros existentes. As perguntas geralmente são de múltipla escolha, sim/não, fechadas ou abertas.
Como as variáveis nominais podem ser analisadas?
A distribuição de frequência, a tendência central, as tabelas de contingência, o teste do qui-quadrado e os gráficos de visualização são usados para analisar variáveis nominais.
Continue sua jornada de aprendizado hoje mesmo!
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